T4 16GB 能跑 Llama-3.1-8B-Instruct 吗

Llama-3.1-8B-Instruct 是 8.0B 参数模型，最大上下文 131,072 token。按 8192 上下文、单并发、20% 运行时预留估算。

结论

T4（16GB）能单卡跑 Llama-3.1-8B-Instruct，但要上 INT4 量化；FP16 需要补卡。

FP16 / BF16：需 20.6 GB，16 GB 单卡需要 2 张
FP8 / INT8：需 10.9 GB，单卡放得下
INT4 量化：需 6.1 GB，单卡放得下
KV Cache 在 8192 上下文下占 1.1 GB（单并发、FP16）

三档精度的账

精度	权重	KV Cache	20% 预留	合计	16 GB 需要
FP16 / BF16	16.1 GB	1.1 GB	3.4 GB	20.6 GB	2 张
FP8 / INT8	8.0 GB	1.1 GB	1.8 GB	10.9 GB	1 张（放得下）
INT4（4-bit 量化）	4.0 GB	1.1 GB	1.0 GB	6.1 GB	1 张（放得下）

多卡估算只做除法，忽略张量并行的通信开销；实际可用性取决于推理框架（vLLM / SGLang 等）对多卡的支持。

这张卡的现价

这张卡目前没有采集到按小时租用的公开报价（本站只收录可核实的在售价格）。

GPU 价格总览换个上下文长度重算

同一个模型，换别的卡

显卡	显存	FP16	INT4	结论
RTX 3090	24 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
RTX 4090	24 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
RTX 5090	32 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
RTX A6000	48 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
L40S	48 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
A10	24 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
L4	24 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
T4（当前）	16 GB	1 张	6.1 GB	单卡可跑（需 INT4 量化）
A100 40GB	40 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
A100 80GB	80 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
H100 80GB	80 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）
H200	141 GB	单卡可跑	6.1 GB	单卡可跑（FP16）

T4 单卡还能跑哪些模型

Mistral-7B-Instruct-v0.37.2B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen2.5-7B-Instruct7.6B单卡可跑（需 INT4 量化）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7.6B单卡可跑（需 INT4 量化）
Llama-3.1-8B-Instruct8.0B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen3-8B8.2B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen3-14B15B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen2.5-14B-Instruct15B单卡可跑（需 INT4 量化）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B15B单卡可跑（需 INT4 量化）
Qwen3-30B-A3B（MoE）31B单卡放不下，INT4 需 2 张
Qwen3-32B33B单卡放不下，INT4 需 2 张

这张卡能单卡跑（含 INT4 量化）的最大参数模型是 Qwen2.5-14B-Instruct，共 15B 参数。

常见问题

T4 16GB 跑 Llama-3.1-8B-Instruct 需要几张卡？

FP16 需 20.6 GB，16 GB 单卡需要 2 张；INT4 量化后需 6.1 GB，放得下。

量化到 INT4 会不会明显掉效果？

取决于模型与任务：INT8（FP8）通常损失很小；4-bit 量化在通用问答上可用，但长链推理、代码生成这类任务更容易退化。生产环境建议先拿业务样本做对比评测再决定。

估算里有没有算推理框架的额外开销？

用一个 20% 的固定预留近似，覆盖激活、临时缓冲与框架自身占用。不同框架差异很大，长上下文与高并发时实际占用通常高于估算值。